识别的问号
　　在智能设备普及的当下，搜索—这个在PC端使用频率最高的功能，自然也转移到了移动设备上。但目前，移动设备的搜索方式实际上与PC端无异，都是输入关键字来进行搜索。但移动端的输入方式显然不如PC端那么便捷，因此曾经在PC上无关紧要图片搜索，忽然之间成了人们关注的焦点。但稍微对图形识别技术略有了解的人都知道，图片搜索最重要的就是其精确程度。而精确程度又来源于算法与其数据库的容量。巨头们通过多年以来的积累，累积了大量的数据资源，对于那些行业新人来说，如何让图形识别变得精准可靠呢？
　　用众包的方式做识别
　　对于不少在图形识别领域进行探索的新公司来说，数据量成了大难题。位于洛杉矶的创业公司Image Searcher则换了一个思路来解决这个问题。他们推出了一项全新的技术CamFind。通过拍摄照片，CamFind会将这张照片与服务器中所有的照片进行比对，然后将反馈的结果显示在屏幕上。搜索速度快慢也取决于图像的清晰程度。如果这张图像不够清晰，让算法计算变得不那么精准快捷，那么CamFind将会把图像提交给Image Searcher的员工，人工给用户反馈结果。但有的图像，Image Searcher也没有办法给出准确答案，这时他们会将问题发送给所有用户，让大家共同解决。使用的人越多，反馈的结果将会越准确。当下一次遇到相同的图片时，CamFind能在几毫秒的时间内给出答案。
　　同时，开放的Image Searcher，允许其他开发者调用其搜索API接口，让更多的人参与到图形识别当中来，也为用户提供更多的应用场景。比如，学生们可以在实地考察时用CamFind来识别和了解植物。该应用会大声读出结果，这样旅行者们拍摄一张照片后就知道该种植物用其他语言该怎么说了。
　　图形识别仍是蓝海
　　谷歌与百度，这两家国内外专注于搜索的巨头证明了在互联网时代，谁拥有了入口谁就能占据主动。而在移动互联火热的当下，图形搜索显然比传统搜索更具价值。无论是商品直连卖家，还是用于教育科学，图形识别都让人浮想联翩。尽管诸多巨头纷纷试水图形搜索，但结果却让人难以忍受。初创的Image Searcher，其用户数量却早已突破百万。而坐拥庞大数据库的巨头们，你们还在等什么？